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设定舞台：人性化智能HR技术的未来

Setting the stage: The future of smart HR tech with human touch

HR演进的高层叙事（High level narrative of HR’s evolution）

在历史的大部分时间里，HR一直在合规引擎与成本中心之间摇摆，但过去十年引入了一个新挑战：持续不断的颠覆。技能短缺、混合办公和数字过载使许多HR部门陷入动荡状态²——碎片化、被动应对、工具堆砌。下一阶段是“流动”（flow）：一种运营状态，HR嵌入业务之中，体验无缝流畅，洞察实时指导决策。KPMG在印度将这一特征视为领先HR组织的标志——那些整合技术、分析和人性化设计，以持续而非偶发方式交付价值的组织。因此，HR的演进不再关乎效率，而是关乎大规模地编排体验与成果。

KPMG国际报告²展示了未来就绪的HR应具备的特征：

1. 业务战略通过动态人才市场与技能相连接。
2. **关系分析（Relational analytics）**嵌入日常工作流程，以加速决策。
3. 使命与福祉作为核心系统的一部分被运营化，而非附属项目。

KPMG在印度视角下的HR战略演进（HR’s Strategic Evolution from KPMG in India’s Lens）

² 《The Future of HR: From Flux to Flow》，KPMG International，2022年11月。

技术作为催化剂

Technology as a catalyst

技术是赋能者，而非终点。云 HCM 平台、服务管理和人工智能为人力资源部门创造了提供个性化、预测性服务的能力与韧性。生成式 AI 通过自动化内容密集型任务——职位描述、入职流程、绩效总结——放大了这一能力，同时为员工和管理者的互动提供副驾驶（copilot）支持。但伴随 GenAI 的易用性而来的是风险。因此，只有当工作被重新设计，并且负责任的 AI 治理机制到位时，价值才能实现。毕马威的 Powered4 HR 框架通过将目标运营模式（Target Operating Model）与预配置流程及数字资产相结合，促成了这一转变——在加速转型的同时，保留了 20–30% 的差异化优势，这些优势正是竞争优势的驱动力。

人类在环中的必要性（The human in the loop imperative）

“有温度的智能科技”不是一句口号，而是一套控制系统。毕马威印度公司的 GenAI 指导方针明确指出：要实现价值并保护信任，人力资源部门必须建立人类在环（human-in-the-loop）治理机制——确保人员对判断、升级处理以及特定情境下的决策负责。这意味着要建立可解释性、偏见测试、隐私保护和模型监控的书面护栏，同时开展培训，使人力资源和业务线领导者能够审计 AI 输出、在必要时进行干预，并收集反馈以持续改进。GenAI 成为副驾驶，而非自动驾驶；在人力资源的语境下，领导者和专业人士应定义 AI 使用的目的与伦理边界（设定意图），批判性地评估 AI 生成的建议（验证输出），并对最终决策及其对人员与文化的影响负责（承担结果）。

不断变化的人力资源格局：塑造未来工作的力量

The Changing HR Landscape: Forces Shaping the Future of Work

人力资源管理已远远超越其传统的行政根基。曾经主要被视为负责考勤、处理薪资和组织文化活动的部门，如今的人力资源已成为战略合作伙伴——核心在于塑造劳动力战略、推动业务增长并赋能组织敏捷性。

从运营支柱到战略智能中枢（From Operational Backbone to Strategic Intelligence Hub）

当今的人力资源职能被期望提供实时洞察，以指导成本优化、技能识别、离职风险和工作氛围感知。人力资源现在影响着关键决策——从绩效与继任规划到薪酬基准设定和生产力追踪——从而塑造年度运营计划。然而，尽管承担着这一战略角色，人力资源团队仍需处理诸如政策咨询、面试安排和考勤追踪等日常事务，这分散了他们对高影响力工作的注意力。

技术作为力量倍增器（Technology as a Force Multiplier）

人力资源技术的出现改变了游戏规则。自动化、分析工具和 AI——包括生成式 AI——正在变革人力资源运营，使其能够从事务性任务转向战略举措，同时保持以人为本的方法。根据 ETHR World 的数据，69% 的组织已经实现了核心人力资源运营的自动化。以简单的政策咨询为例：员工不再需要等待 24 小时，而是可以通过 AI 驱动的聊天机器人即时获得准确答案，从而提升员工体验并减轻运营负担。

毕马威国际的一项调查发现，生产力提升是技术赋能的首要成果，其次是工作与生活的平衡，如下图所示。

新使命：数据驱动、体验引领、AI 赋能（The New Mandate: Data-Driven, Experience-Led, AI-Enabled）

未来工作对人力资源职能的要求是：具备数字流畅性、情感智能和洞察驱动。人力资源现在必须在以下交汇点运作：

• 数字优先转型：利用 AI 和自动化来规模化运营。
• 以人为本的劳动力战略：设计包容、有目标的员工旅程。
• 数据驱动的敏捷性：使用预测性分析来预见并响应劳动力动态。

人工智能不会取代人类智能——它增强人类智能。它是“快速”创造力和创新的催化剂。AI 增强了人力资源专业人员的能力，帮助他们摆脱重复性任务，挖掘数据驱动的洞察，并实现更快、更明智的决策。

当前能力与未来需求之间的差距正在扩大，紧迫性日益凸显

The widening capability gap between current HR readiness and future demands is driving urgency

我们对 300 名 HR 领导者的调研确认，尽管战略转型已获认可，但必须立即采取行动以弥合这一差距。

差距最大的关键领域（Top Areas with the Largest Gaps）

• 构建人才市场（Building a Talent Marketplace）：企业需要敏捷平台，将技能与任务和岗位对齐，实现内部流动与快速重新部署。
• 未来三年的劳动力塑造（Workforce Shaping for the Next Three Years）：HR 必须利用情景规划（scenario planning）和预测性分析（predictive analytics），主动规划劳动力规模、结构与技能的变化。
• 改善心理健康与福祉（Improving Mental Health and Well-being）：福祉不再是额外福利，而是关乎留任率与生产力的战略要务。
• 自动化 HR 服务交付（Automating HR Service Delivery）：手动流程仍占主导，拖慢了响应速度，降低了员工体验质量。
• 从劳动力分析中交付预测性洞察（Delivering Predictive Insights from Workforce Analytics）：最大的差距之一在于将数据转化为可指导业务决策的 actionable 情报。

4. HR 技术：当前市场格局

The HR Technology: Current Market Landscape

HR 技术市场正以前所未有的速度演进，驱动力来自数字化优先战略、员工体验期望以及 AI 与生成式 AI（GenAI）解决方案的快速成熟。企业不再问“是否应该投资 HR 技术”，而是问“能以多快速度规模化”。

采用趋势：企业级 vs. 中端市场（Adoption Trends: Enterprise vs. Mid-Market）

• 企业级市场在采用率上领先，优先考虑可扩展性、集成能力和高级分析。
• 中端市场与中小企业（SMBs）推动着数量增长，青睐成本效益高、易于实施的解决方案。利基供应商（Niche Vendors）正获得关注。

市场动态：利基供应商崛起（Market Dynamics: Rise of Niche Vendors）

• 全球近 75% 的企业使用 HR 技术，60% 的解决方案基于云端。
• 企业平均使用 4 种 HR 工具，复杂度随公司规模增加。
• HR 技术市场预计在 2025 年达到 425 亿美元，到 2030 年达到 764 亿美元（年复合增长率 12.8%）。
• 利基供应商正在心理健康、DEI 分析和基于技能的规划等领域涌现，以 AI 原生解决方案挑战现有巨头。
• 买家的优先事项正转向 AI 能力、集成就绪度以及负责任的 AI 治理。

近 66% 的 HR 团队已在使用生成式 AI，职位描述创建和简历筛选是主要用例。

数字 HR 转型是一个组织的战略重塑——以规模和速度利用技术，持续解锁新价值来源、增强敏捷性并推动可持续增长。 ——Arun Sharma，合伙人，人力资本咨询，KPMG 印度

KPMG 印度在快速演变的 HR 格局中的价值主张，在于其能够在员工全生命周期中交付 AI 驱动、以人为本的转型。通过将数字解决方案整合到劳动力规划、领导力、文化与体验等领域，KPMG 印度帮助 HR 从运营支持转向战略影响。从招聘到健康福祉再到离职，KPMG 印度在实现更智能、更快速、更优质的 HR 成果的同时，始终将同理心与信任置于核心。

核心层级：HR技术参考架构

Core Layers of HR Tech Reference Architecture

我们发现，随着HR技术市场向AI原生解决方案演进，组织必须构建将数据伦理、AI治理与法规遵从嵌入每一层的系统架构。该架构包含五个核心层级：

1. 数据层（Data Layer） 数据层是所有HR数据的基础存储库——既包括结构化数据（如员工档案、薪资记录），也包括非结构化数据（如简历、反馈、面试记录）。它支持从HCM、LXP和EX平台的数据摄取管道，并包含用于数据血缘与可追溯性的元数据标记。强大的数据治理有助于确保数据质量、访问控制，并符合《数字个人数据保护法》（DPDP Act）及印度计算机应急响应小组（CERT-In）的指令要求。加密在静态存储和传输过程中均强制执行。该层还向模型训练管道提供精选数据集。

2. 模型层（Model Layer） 承载AI/ML模型——包括用于生成式AI助手的LLM、预测分析和个性化推荐——这些模型基于HR特定数据训练，并通过反馈循环持续优化。

• 知识库：结构化存储HR政策、常见问题解答和文档，为LLM提供一线支持应答依据。
• 训练数据：包含匿名化的HR历史记录、行为信号以及用于边缘场景的合成数据集。
• 偏差检测与可解释性：确保符合负责任AI标准，保障公平性。
• 置信度分数：输出结果附带置信度等级，用于指导决策和人工介入（HITL）升级。
• A/B测试与采样：评估模型变体，以优化跨不同员工画像的性能表现。

3. 编排层（Orchestration Layer） 该层通过工作流引擎和API将AI服务与企业HR系统集成：

• 采用事件驱动架构处理实时HR流程，如入职、薪资发放和申诉处理。
• 通过服务网格在微服务之间路由请求，确保可扩展性和容错能力。

4. 控制与治理层（Control and Governance Layer） 包含针对敏感决策（如招聘、绩效评估、纪律处分）的人工介入（HITL）检查点。同时设有审计追踪、基于置信度分数的升级逻辑，以及用于合规的覆写机制。

5. 安全与合规层（Security and Compliance Layer） 通过基于角色的访问控制、身份联合和持续监控来强化安全。合规性需对齐CERT-In、ISO 27001、SOC 2以及行业特定规范（如BFSI行业的RBI标准、医疗行业的HIPAA等效标准）。透明度工件包括软件物料清单（SBOM）、云物料清单（CBOM）和AI模型物料清单。合规要求依据印度《数字个人数据保护法》（DPDP Act），该法要求明确同意、目的限制和数据最小化，违规可能面临高达2.5亿卢比的罚款。CERT-In指令要求在6小时内报告违规事件，并每年进行第三方审计。负责任AI治理方面，我们采用如毕马威全球可信AI框架等体系，确保AI在整个生命周期中合乎伦理地部署。

5. 以 AI 赋能解决方案重塑人力资源

Reimagining HR with AI-Enabled Solutions

AI 正成为现代人力资源战略的关键驱动力——它简化运营、增强决策，并个性化员工体验。基于 KPMG 的 Powered Framework，下图展示了人力资源各职能中真实的 AI 用例，揭示了生成式 AI（Generative AI）、机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）如何在员工全生命周期中实现自动化、洞察与战略性劳动力规划。

人才招聘（Talent Acquisition） • AI 辅助的职位描述生成 • AI 驱动的面试安排 • 用于多语言录用文件的生成式 AI

入职（Onboarding） • AI 驱动的入职清单生成 • 用于入职查询的虚拟助手 • AI 驱动的 IT 资产分配

学习（Learning） • AI 驱动的课程优化 • 内容相关性预测 • 学习投资回报率的预测性分析 • 基于 AI 的技能差距分析（Skill Gap Analysis）

人才管理（Talent） • 使用机器学习的个性化职业路径规划 • 用于导师-学员匹配的 AI 匹配引擎 • AI 辅助的战略目标对齐指标

整体薪酬（Total Rewards） • 薪酬规划的预测性分析 • AI 驱动的整体薪酬方案建模 • 用于个性化薪酬声明的生成式 AI

劳动力塑造（Workforce Shaping） • 用于战略性劳动力规划文件的生成式 AI • AI 辅助的业务场景建模 • AI 驱动的劳动力转型规划

劳动力管理（Workforce Administration） • 用于动态组织架构图生成的 AI • 用于检测个人数据更新异常的 AI • 用于事件根本原因分析的机器学习

劳动力洞察（Workforce Insights） • 基于 NLP 的调查分析器 • 基于机器学习的模式发现 • AI 辅助的仪表盘创建 • 用于高管摘要的生成式 AI

时间管理（Time Management） • 基于 AI 的技能差距分析 • AI 辅助的排班框架优化器 • 基于 AI 的时间修正建议

薪酬（Payroll） • AI 驱动的薪酬规则配置器 • 智能薪酬日历生成器 • AI 驱动的差异检测器 • 银行文件格式优化器

员工体验（Workforce Experience） • AI 驱动的品牌情感分析 • 用于雇主品牌内容的生成式 AI • 用于福利活动的生成式 AI • 用于员工查询的 AI 聊天机器人

虽然 AI 正在改变人力资源的方方面面——从人才招聘到员工体验——但人性化关怀（human touch）仍然至关重要。此处展示的用例说明了 AI 如何增强个性化、效率和洞察力，但真正带来同理心、情境判断和决策的是人力资源专业人士。这种智能自动化与以人为本的领导力之间的协同作用，定义了人力资源的未来。

衡量生成式 AI 在人力资源中的影响

生成式 AI 正在重新定义时间与价值在人力资源各职能中的分配方式。根据 KPMG Global 2025 年 3 月对科技行业人力资源经理的分析，通过生成式 AI 增强，每年最多可释放其 31% 的时间——且不影响质量或合规性²²。这种时间节省转化为切实的经济价值，使人力资源专业人士能够将重心从行政任务转移到战略优先事项，如劳动力规划、多元化公平与包容（DEI）以及员工体验。

为衡量生成式 AI 的影响，人力资源领导者可追踪以下关键绩效指标（KPI）：

²². 《量化生成式 AI 机遇》（Quantifying the GenAI Opportunity），KPMG，2025 年 3 月。

6. 面向AI赋能HR的治理蓝图

A governance blueprint for AI enabled HR

HR的运营模式正坚定地转向以产品为导向、以数据为中心、由AI治理的模式。领先研究指出了支撑这一变革的两大结构性转变。第一，HR正在将服务“产品化”——组建跨职能团队，赋予其端到端责任，并依托强大的数据与服务骨干体系。第二，AI正在跨角色地自动化与增强工作，这迫使我们必须建立更清晰的决策权与监督机制，以保护公平性、合规性与员工信任（并快速捕获价值）。

因此，一套现代化的治理设计需要四个锚点：一个AI-in-HR卓越中心（CoE）来制定政策，技能分类体系（skills taxonomy）所有权来标准化供模型使用的人员数据，提示词治理（prompt governance）来控制GenAI输出，以及HRBP赋能来确保采纳与影响力。

AI-in-HR卓越中心：政策、产品与绩效为核心 一个有效的AI驱动型HR CoE扮演着整个HR组合中AI政策所有者与能力枢纽的角色²³，它执行伦理原则、管理用例、并指导“自建还是外购”的决策。该中心围绕产品（例如人才招聘、绩效与成长、员工帮助）进行组织，由产品经理对成果、可靠性以及人机交互工作流设计负责。随着自动化减少了常规任务，CoE的职责扩展到监控AI性能（漂移、偏见、幻觉）并追踪价值²⁴。研究显示，HR运营（HR Ops）的效率潜力最高，而HRBP则受益于以产品为中心的团队以及统一的数据/服务基础设施。

提示词治理将GenAI从创意混乱转变为可靠的HR工具。 随着GenAI进入HR工作流——撰写职位描述、面试问题、反馈——它需要结构化的监督。一个正式的治理模型可以标准化高影响力的提示词，对敏感输出应用风险等级与人工干预，并确保员工与候选人拥有审查路径。这一转变不仅是技术性的，更是战略性的。释放GenAI的价值取决于劳动力重新设计与HR主导的采纳，以大规模交付影响力。

AI学自我们所教——因此联合数据治理与技能分类体系至关重要。 一个跨职能委员会（HR分析、CoE、企业数据）负责管理技能与角色分类体系、岗位架构以及生命周期定义，以确保跨平台实现一致、无偏见的AI解读。这一从流程卓越到数据卓越的转变，是下一代HR模型的关键，也是可扩展、AI赋能服务的坚实基础。

HRBP将如何推动这一变革？ 随着AI接手高量级任务，HR业务伙伴（HRBP）必须进化为战略顾问，专注于人才战略、技能规划与组织设计。这一转变需要三个关键赋能因素：AI素养，以解读仪表盘并指导负责任的使用；来自产品团队²⁵的嵌入式分析，提供带有变革叙事的可操作洞察；以及角色重新设计，将HRBP从升级处理中解放出来，使其能更专注于劳动力规划、文化与领导力。研究表明，当AI与重新定义的角色及以产品为中心的结构相结合时，HRBP的生产力与影响力会显著提升。

²³ 《人力资源掌握着从生成式AI中创造价值的关键》，KPMG，2023年 ²⁴ 《AI治理的新模型》，KPMG & IBM，2025年 ²⁵ 《在您的劳动力中创造AI价值》，KPMG，2025年2月

7. 实施路线图

Implementation Roadmap

目标是从受治理的试点，发展到产品化、AI赋能的HR服务，并具备清晰的问责制、服务水平与效益追踪。下面的路线图遵循领先HR职能正在采纳的运营模式——产品所有权、强大的数据/服务骨干体系以及敏捷工作方式——同时从第一天起就纳入AI治理与模型风险控制，以便我们安全、可信地规模化。

首先试点什么？

试点A：人才招聘快车道 使用GenAI撰写职位描述、进行无偏见筛选和面试安排——同时保持招聘决策由人主导。目标包括：招聘速度提升（下降20–30%）、候选人名单多样性改善、管理者满意度提高，以及自动化步骤的完全可解释性²⁶。

试点B：员工帮助副驾驶 在经批准的政策之上部署一个GenAI助手，用于回答员工查询并分流案例，边缘场景则升级至人工处理。目标是实现近30–50%的0级分流（Tier 0 deflection）、更快的响应时间、改善的员工体验，并将幻觉降至最低²⁷。

试点C：面向学习发展（L&D）与劳动力规划的技能智能 构建一个受治理的技能本体（skills ontology），并使用AI推断技能、推荐学习路径并支持流动决策。重点关注：更好的技能覆盖率、更快的内容策展、更高的内部流动率以及具有偏见意识的推荐。

²⁶ 《HR领导者的首要任务》，Gartner，2025年 ²⁷ 《在您的劳动力中创造AI价值》，KPMG，2025年2月

8. 变革管理与风险：如何让新工作方式落地生根？

Change Management and Risks: How to make the new ways of working stick?

为确保变革管理顺畅，我们主张以产品为引领、以实践为教学。我们将同时改变运营节奏（operating rhythm）与能力，使采纳速度跟上交付节奏。

运营节奏与决策权（Operating rhythm and decision rights） 建立季度AI治理委员会（AI Governance Board），负责政策与优先级决策；设立月度模型风险与数据委员会（Model Risk and Data Council），处理技能分类体系（skills taxonomy）变更与发布审批。每两周进行一次产品评审，检视采纳情况与价值实现。这种节奏将敏捷交付与HR在规模化信任中所需的保障纪律融为一体。²⁸

能力与文化（Capability and Culture） 为HRBP与招聘人员开展AI素养速训（AI literacy sprints），内容涵盖提示词安全（prompt safety）、偏见检测（bias detection）与置信度解读（confidence interpretation）；创建实践社区（communities of practice）以共享提示词模式与分析故事；采用“展示而非说教”（show don’t tell）的演示方式，锚定业务成果。技能缺口与培训不足常常阻碍AI规模化，因此我们计划通过再技能培训（reskilling）与选择性招聘并举来应对。

沟通与利益相关方参与（Communication and stakeholder engagement） 高管叙事强调增强（augmentation）而非替代（replacement），突出“时间归还”（time given back）给领导者与HR；每个业务单元（BU）的变革推动者负责本地化信息传递并收集反馈。

在HR中管理AI需要预判风险并尽早嵌入控制措施。以下突出关键风险领域、其先行指标及缓解措施。²⁹

²⁸ 《An Illustrative AI Risk and Controls Guide》，KPMG，2025 ²⁹ 《From Adoption to Empowerment: Shaping the AI-Driven Workforce of Tomorrow》，SHRM，2025

结论与启示

Conclusion and Implications

HR的未来在于其融合智能技术与人类共情的能力。本白皮书为HR领导者勾勒出一条清晰路径：从碎片化、被动响应的运营，迈向战略流畅（strategic flow）状态——体验无缝、决策数据驱动、成果持续优化。

关键要点

• AI不是替代者，而是合作伙伴：生成式AI与自动化可释放高达31%的HR时间³⁰，使专业人员能聚焦于战略优先事项，如劳动力规划、DEI（多元、公平与包容）及员工体验。
• 治理不可妥协：负责任的AI使用需要明确的护栏——偏见检查、可解释性（explainability）及人工介入监督——以确保信任与合规。³¹
• HR必须演进其运营模式：超越传统结构，HR应采用产品化、数据驱动的模式，嵌入分析能力与敏捷交付。³²
• 变革是一种能力，而非仅仅一个计划：成功的转型需要AI素养、利益相关方参与以及持续学习的文化。

对HR的启示

• 战略对齐：HR必须与业务战略紧密整合，利用AI将技能与组织目标相连接。
• 技术投资：领导者应优先选择可扩展的AI原生平台，支持个性化、预测性洞察及体验导向设计。
• 人才与文化：提升HR团队技能，培养“增强而非自动化”的思维模式，对采纳与影响力至关重要。
• 衡量与价值实现：采用平衡计分卡方法——追踪生产力、体验、财务影响与安全性——将有助于量化投资回报率（ROI）并指导再投资。

³⁰ 《Human Resources Holds the Keys to Creating Value from Generative AI》，KPMG，2023 ³¹ 《Governing AI Responsibly: Building an Integrated AI Governance Model》，KPMG，2023 ³² 《Generative AI for the Workforce: Why Businesses Should Not Treat This as a Technology Upgrade》，KPMG，2023

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